導師喜歡python

⑴ 為什麼寫爬蟲都喜歡用python

python的腳本特性，python易於配置，對字元的處理也非常靈活，加上python有著豐富的網路抓取模塊，所以兩者經常聯系在一起。
作為一門編程語言而言，python是純粹的自由軟體，以簡潔清晰的語法和強制使用空白符進行語句縮進的特點從而深受程序員的喜愛。使用python來完成編程任務的話編寫的代碼量更少，代碼簡潔簡短可讀性更強，一個團隊進行開發的時候讀別人的代碼會更快，開發效率會更高，使工作變得更加高效。
這是一門非常適合開發網路爬蟲的編程語言，相比於其他靜態編程語言，python抓取網頁文檔的介面更簡潔;相比於其他動態腳本語言，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。此外，python中有優秀的第三方包可以高效實現網頁抓取，並可用極短的代碼完成網頁的標簽過濾功能。這也就是為什麼python被叫作爬蟲的原因。

⑵ 楊淑娟python老師講得怎麼樣

講得好。楊淑娟python老師講得好是因為。
1、講課容易理解。楊淑娟python老師是Python技術專家，把晦澀的專業名詞生動形虧春象的講出來，講課很容易就聽懂了。
2、講課經驗豐富。楊淑娟python老師是數銷笑據庫技術專家，從事了近10年的銷斗耐教育培訓，培訓學員上萬人次，有著豐富的講課經驗，2016被騰訊教育評為教育培訓界的「中國好老師」。所以楊淑娟python老師講得好。

⑶ 為什麼大數據選擇python

大數據的數據從哪裡來?除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
數據處理
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程?
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言提供了非常好的支持。
Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的Pylearn2，是深度學習領域的重要成員。Theano利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有Pandas，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。
對了，還有iPython，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行ipython notebook在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果;如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。
為什麼是Python
正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。
對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證;和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題。

⑷ python的用途和優點

python的用途：

python也是一門程序語言。能寫各種各樣的程序。

優點：

1.支持OOP編程 從根本

上講Python仍是一種面向對象的語言，支持多態、繼承等高級概念，在Python里使用OOP十分容易 沒有C++、Java那樣復雜，但不必做Python下OOp高手，夠用即可。

2. 免費Python的使用是完全免費的，您可以從網路上免費下載、安裝使用， Python上的其他程序包，也可下載安裝使用。 Python的免費的同時又有很多的的社區對用戶的提問提出快速的技術支持，學習和使用Python技術不再是一個人在戰斗！

3. 可移植性 Python的實現是用ansi c編寫的，可以運行在目前所有主流平台上，手機、pad上均可運行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能強大 從特性的觀點上看，Python是一個混合體，他豐富的工具集使得他介於傳統的腳本語言和系統語言之間。

拓展資料：

設計定位

Python的設計哲學是"優雅"、"明確"、"簡單"。因此，Perl語言中"總是有多種方法來做同一件事"的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是"用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事"。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為"腳本語言"(script language)，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是"腳本語言"泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。

因此，很多人還把Python作為一種"膠水語言"(glue language)使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。

⑸ 為什麼說Python可能是最受歡迎的編程語言

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，
讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行
模型驗證；和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟
度更高。不止一個編程大牛表達過，Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為
Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題.

⑹ 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python

你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有著得天獨厚的優勢。
以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：
1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。
2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關系,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關系和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。
3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。
4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。